达摩院 x 友盟+推出国内首个智能推送，制造 1 万种关怀和需要的推送不再是信息垃圾编辑导语：消息推送可以唤醒用户点击，进而推动转化，因此一定程度上，消息推送已经成为产品的必备功能。那么，如何更智能地进行推送、降低对用户的干扰、优化用户的推送体验呢？不妨看看下面这篇文章，也许会对你有所帮助。 你还记得最近因为优秀的推送文案而让你印象深刻的 App 是哪个么？某游戏的热血邀约？某标题党的新闻资讯？或者是某次约会提醒？ 恐怕很多人的答案是否定的。因为有无数的案例证明现在主流的推送方案问题多多，已经无法承载向用户推送有价值的信息的功能属性了。消息推送成为了互联网的玄学。 作为用户，每天问你早安的可能不一定是恋人而是手机里的消息推送。新闻App 可能比你更关怀你今日想关怀什么新闻，电商 App 可能比你更了解你明天要买什么物品，你甚至怀疑在地球毁灭那天，你手机里的 App 还是会定点向你问候早中晚三次。 而作为开发者，你期待用户能打开你推送的每一次链接，关注、阅读、下拉、停留……因为每个动作的背后可能就藏着你的年终奖，你开发的 App 能不能成为独角兽？数据和答案也从这里一点点显现。 在激烈的流量竞争下，推送由于能唤醒用户点击而被寄予厚望。而推送文案则必须像磁铁，像用户心中的顶级爱豆，能牢牢吸住目光。 从搜索引擎到信息流推举，算法通过对大量数据的处理，来决定向用户推送何种个性化的内容。同时因为消息推送的智能化越来越重要，其工程化也在近期实现。这一领先的智能推送算法技术来自阿里巴巴达摩院。 该技术由达摩院-机器智能技术-决策智能实验室自主研发，采纳 MindOpt 优化求解器中的在线优化算法，并结合了流计算等技术，是一种在线学习与优化（简称 OLAD）的方案，起步于在流量业务场景中对需求背后的基本问题进行优化建模与求解，以及对在线优化技术的广泛实践，已经稳定服务了多个阿里内部的业务场景。 达摩院决策智能实验室将算法技术与友盟+强强合作，推出国内首个智能推送功能，帮助产品运营人员实现一键式触达的精细化运营。通过精心打磨的在线学习与优化算法，对推送人群与推送文案进行精准匹配，最大化用户点击量。通过对不同用户场景感知和各种约束配额下的最佳分配，将无用推送信息降权显示，降低对用户的干扰，优化用户维度的推送体验。智能推送，如何只制造关怀和需要 智能推送= 优质的内容 x 合适的时机 x 恰当的频次 x 合理的渠道 x ...
